Ciencia de Datos para Economistas

Clase 23- Reportes & Tablas

Autor/a

Afiliación

MSc. José M. Avendaño

Universidad Central de Venezuela- Escuela de Economía. 2024-2025

Fecha de publicación

3 de febrero de 2025

Objetivo

Generar reportes mediante el sistema de publicación Quarto. Adicionalmente, conocer diversas opciones para insertar tablas en los reportes.

Más info en https://quarto.org/docs/output-formats/html-basics.html

Ciclo

Ejemplo Quarto

Configuración YML

---
title: "Quarto Documento demo"
author: "Curso UCV R para Ciencia de Datos"
lang: es
date: Sys.Date()
format:
  html:
    toc: true
    css: styles.css
    fig-width: 8
    fig-height: 4
    code-fold: true
---

Prestar atención a los espacios e indentado

Básicos Markdown

*itálica*, 
**negrilla**, 
***negrilla itálica***
superscript^2^ / 
subscript~2~
`código`

# Header 1
## Header 2
### Header 3
#### Header 4
##### Header 5
###### Header 6

Editor Visual/Source

Editor Visual- detalle

Tabsets

::: {.panel-tabset}
## R

``` {.r}
fizz_buzz <- function(fbnums = 1:50) {
  output <- dplyr::case_when(
    fbnums %% 15 == 0 ~ "FizzBuzz",
    fbnums %% 3 == 0 ~ "Fizz",
    fbnums %% 5 == 0 ~ "Buzz",
    TRUE ~ as.character(fbnums)
  )
  print(output)
}
```

## Python

``` {.python}
def fizz_buzz(num):
  if num % 15 == 0:
    print("FizzBuzz")
  elif num % 5 == 0:
    print("Buzz")
  elif num % 3 == 0:
    print("Fizz")
  else:
    print(num)
```

:::

R
Python

fizz_buzz <- function(fbnums = 1:50) {
  output <- dplyr::case_when(
    fbnums %% 15 == 0 ~ "FizzBuzz",
    fbnums %% 3 == 0 ~ "Fizz",
    fbnums %% 5 == 0 ~ "Buzz",
    TRUE ~ as.character(fbnums)
  )
  print(output)
}

def fizz_buzz(num):
  if num % 15 == 0:
    print("FizzBuzz")
  elif num % 5 == 0:
    print("Buzz")
  elif num % 3 == 0:
    print("Fizz")
  else:
    print(num)

Tipos Render

PDF

---
title: "Documento Test PDF"
format:
  pdf:
    toc: true
    number-sections: true
    colorlinks: true
---

NOTA : no todos los componentes del documento pueden ser compatibles con el formato PDF, por ejemplo, los gráficos interactivos

HTML

---
title: "Documento Test HTML"
format:
  html:
    toc: true
---

Dependencias- Ambiente Global Vs. Local

Configuración Chunks

Se pueden configurar estos parametros para modificar el render del documento:

#| echo: true #se muestra el código
#| eval: false #no se ejecuta el código
#| warning: false # no se muestran las warnings

Prestar atención a los espacios e indentado

Configuración Documento Chunks-Global

title: "Ciencia de Datos para Economistas"
subtitle: "Este es un subtítulo"
date: "January 22, 2025"
author: "Acá va el nombre"
execute:
  echo: true
  eval: false

Preparación Datos

???

Generación Gráfico

???

Integrar Valores

library(gapminder)
library(dplyr)
# remover notación científica
options(scipen=999) 

# Establecer separador de miles como punto y separador de decimales como coma
options(digits.separate = c(decimal.mark = ",", big.mark = "."))

gap_colven <- gapminder%>%
  filter(country %in% c('Colombia','Venezuela'))


min_periodo <- min(gap_colven$year)
max_periodo <- max(gap_colven$year)
max_gdpPercap <- round(max(gap_colven$gdpPercap),2)
min_gdpPercap <- round(min(gap_colven$gdpPercap),2)

Texto Muestra con Variables

En período analizado va de 1952 a 2007, mientras que el máximo PIB per cápita es 13143.95 , siendo el mínimo 2144.12, para los países Colombia, Venezuela

En período analizado va de ´r min_periodo´ a ´r max_periodo´, mientras que el máximo PIB per cápita es ´r max_gdpPercap´  , siendo el mínimo ´r min_gdpPercap´, para los países ´r unique(gap_colven$country)´.

Nota: Modificar "´" por "`"

Tablas GT

Estadísticas Venezuela
Años: 1952 al 2007
year	lifeExp	pop	gdpPercap
1952	55.09	5.439.568	$7,689.80
1957	57.91	6.702.668	$9,802.47
1962	60.77	8.143.375	$8,422.97
1967	63.48	9.709.552	$9,541.47
1972	65.71	11.515.649	$10,505.26
1977	67.46	13.503.563	$13,143.95
1982	68.56	15.620.766	$11,152.41
1987	70.19	17.910.182	$9,883.58
1992	71.15	20.265.563	$10,733.93
1997	72.15	22.374.398	$10,165.50
2002	72.77	24.287.670	$8,605.05
2007	73.75	26.084.662	$11,415.81

library(gt)
library(gapminder)
library(tidyverse)

gap_ven <- gapminder%>%
  filter(country %in% c('Venezuela'))
  
gap_ven |>
  select(-country,-continent)|>
  gt()|>
  tab_header(
    title = "Estadísticas Venezuela",
    subtitle = paste('Años: ', min_periodo,'al',max_periodo )
  ) |>
  fmt_currency(columns = gdpPercap) |>
  fmt_number(columns = lifeExp, decimals = 2, suffixing = TRUE) |>
  fmt_number(columns = pop,
             sep_mark = "." ,
             dec_mark = ",",
             decimals = 0)

más info en https://gt.rstudio.com

Tablas DT

library(DT)
gap_america <- gapminder%>%
  filter(continent=='Americas')

datatable(gap_america)

más info en https://rstudio.github.io/DT/

Tablas DT- Bonus

library(DT)
gap_america <- gapminder%>%
  filter(continent=='Americas')%>%
  select(-continent)

datatable( gap_america,
           rownames= FALSE,
           extensions = 'Buttons',
           options = list(dom = 'Bfrtip',
                          buttons = list( list(
                            extend = 'collection',
                            buttons = c('csv', 'excel', 'pdf'),
                            text = 'Descargar')),
                          lengthChange = FALSE,
                          # dom = 'p',
                          language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json'),
                          pageLength = 5,
                          # autoWidth = TRUE,
                          initComplete = JS(
                            "function(settings, json) {",
                            "$(this.api().table().header()).css({'background-color': '#224eb2','color': '#fff'});",
                            # "  table.cells().nodes().to$().css('border-right', '1px solid black');",
                            "}"),
                          Filter=0),
           escape=FALSE)%>%
  formatStyle(columns = colnames(.), fontSize = '50%')

Tablas reactable

gap_colven_react <- gap_colven|>
  select(-continent,-pop)|>
  mutate(gdpPercap= round(gdpPercap,2))

reactable(gap_colven_react)

más info en https://glin.github.io/reactable/

Tablas reactable - bonus

orange_pal <- function(x) rgb(colorRamp(c("#caf0f8", 
                                          "#03045e"))(x), 
                              maxColorValue = 255)

reactable(
  gap_colven_react,
  columns = list(
    gdpPercap = colDef(style = function(value) {
      normalized <- (value - min(gap_colven$gdpPercap)) / (max(gap_colven$gdpPercap) - min(gap_colven$gdpPercap))
      color <- orange_pal(normalized)
      list(background = color)
    })
  )
)

Ejercicio en Clase

Realizar reporte con un gráfico, una tabla y valores calculados como variables

Otras Opciones

Configuraciones YML interés

Configuraciones YML- `self contained`

El documento se puede compartir y no es necesario agregar las carpetas que lo acompañan

Sin embed-resources: true

Configuración necesaria:

format:
  html:
    embed-resources: true

Configuraciones YML - `TOC`

Para mostrar la tabla de contenido y la profundidad

format:
  html:
    toc: true
    toc-location: left
    number-sections: true
    number-depth: 3

Ejemplo

Configuraciones YML - Temas

Cambiar el estilo general del documento

format:
  html:
    theme: united

Ver temas disponibles en https://quarto.org/docs/output-formats/html-themes.html

Ejemplo

Wrappers

son funciones o clases que envuelven o encapsulan la funcionalidad existente de otras bibliotecas, APIs o módulos. Su principal objetivo es simplificar el uso de estas funcionalidades complejas, proporcionando una interfaz más amigable y fácil de usar.

Características Principales de los Wrappers:

Abstracción : Ocultan la complejidad subyacente, permitiendo a los usuarios interactuar con las funciones básicas sin preocuparse por detalles internos.
Consistencia : Aseguran que el uso de diferentes APIs o bibliotecas sea uniforme y coherente.
Compatibilidad : Pueden adaptar interfaces incompatibles para que trabajen juntas.

Ejemplos en R:

Wrappers para APIs : Por ejemplo, httr es una biblioteca popular en R que proporciona funciones sencillas para realizar solicitudes HTTP a diferentes APIs.

Cheat Sheets + recursos

https://rstudio.github.io/cheatsheets/quarto.pdf

https://glin.github.io/reactable/articles/cookbook/cookbook.html

https://rstudio.github.io/DT/options.html

Objetivo

Ciclo

Ejemplo Quarto

Configuración YML

Básicos Markdown

Editor Visual/Source

Editor Visual- detalle

Tabsets

Tipos Render

PDF

HTML

Dependencias- Ambiente Global Vs. Local

Configuración Chunks

Configuración Documento Chunks-Global

Preparación Datos

Generación Gráfico

Integrar Valores

Texto Muestra con Variables

Tablas GT

Tablas DT

Tablas DT- Bonus

Tablas reactable

Tablas reactable - bonus

Ejercicio en Clase

Otras Opciones

Configuraciones YML interés

Configuraciones YML- self contained

Configuraciones YML - TOC

Ejemplo

Configuraciones YML - Temas

Ejemplo

Wrappers

Características Principales de los Wrappers:

Ejemplos en R:

Cheat Sheets + recursos

Configuraciones YML- `self contained`

Configuraciones YML - `TOC`